15 интересных идей проектов искусственного интеллекта для начинающих

Карьера в области искусственного интеллекта (ИИ) кажется яркой с учетом последних достижений в этой области.

Практически все секторы используют ИИ в своих интересах, от ИТ, производства и автомобилестроения до обороны, финансов и создания контента.

Итак, если вы хотите построить карьеру в области искусственного интеллекта, лучшего времени для начала быть не может, чем сейчас. Поскольку практический опыт - лучший способ овладеть каким-либо навыком, вы можете выполнять различные проекты, чтобы изучить ИИ и связанные с ним навыки, такие как программирование и использование инструментов и технологий.

Он научит вас, как ИИ может помочь людям и предприятиям в режиме реального времени, и поможет вам получить знания в этом секторе, чтобы продвинуться по карьерной лестнице в ИИ. И для этого было бы очень полезно, если бы у вас были такие навыки, как:

• Языки программирования, такие как Python, R, Java, MATLAB и Perl.
• Алгоритмы машинного обучения, такие как линейная регрессия, логистическая регрессия, наивный байесовский метод, метод K-средних, KNN, SVM и деревья решений.
• Основы и инструменты анализа данных, такие как Apache Spark
• Искусственные нейронные сети (ИНС), которые могут имитировать функции мозга человека для решения проблем в приложениях для распознавания рукописного ввода, лиц и образов.
• Основы конвульсионной нейронной сети (CNN)
• Инструменты на основе Unix, такие как Sort, AWK и регулярные выражения.

Теперь давайте быстро откроем для себя некоторые из интересных проектов AI.

Базовые проекты AI

Распознавание рукописных цифр

Цель : построить систему, способную распознавать рукописные цифры с помощью искусственных нейронных сетей.

Проблема : цифры и символы, написанные людьми, состоят из разных форм, размеров, кривых и стилей, что не совсем одинаково для двух людей. Таким образом, преобразование письменных символов или цифр в цифровой формат в прошлом было сложной задачей для компьютеров. Они также испытывали трудности с интерпретацией текста на бумажных документах.

Хотя оцифровка быстро внедряется почти во всех секторах, в некоторых областях по-прежнему требуется оформление документов. Вот почему нам нужны технологии, которые упростят этот процесс для компьютеров, чтобы они могли распознавать человеческие письма на бумаге.

Решение : использование искусственных нейронных сетей позволяет создать систему распознавания рукописных цифр для точной интерпретации цифр, которые рисует человек. Для этого используется сверточная нейронная сеть (CNN) для распознавания цифр на бумаге. Эта сеть имеет набор данных HASYv2, содержащий 168 000 изображений из 369 различных классификаций.

Применение : Помимо документов, система распознавания рукописных цифр может считывать математические символы и стили почерка с фотографий, устройств с сенсорным экраном и других источников. Это программное обеспечение имеет различные приложения, такие как проверка подлинности банковского чека, чтение заполненных форм и быстрые заметки.

Обнаружение полосы движения

Цель : создать систему, которая может подключаться к самоходным транспортным средствам и роботам, следящим за линией, чтобы помочь им обнаруживать полосы движения на дороге в режиме реального времени.

Проблема : несомненно, автономные транспортные средства - это инновационные технологии, использующие методы и алгоритмы глубокого обучения. Они создали новые возможности в автомобильном секторе и снизили потребность в водителе-человеке.

Однако, если машина, управляющая беспилотным автомобилем, не будет должным образом обучена, это может привести к рискам и несчастным случаям на дороге. При обучении машины один из шагов - научить систему определять полосы движения на дороге, чтобы она не перешла на другую полосу и не столкнулась с другими транспортными средствами.

Решение : чтобы решить эту проблему, создайте систему, используя концепции компьютерного зрения в Python. Это поможет автономным транспортным средствам правильно определять полосы движения и обеспечивать их движение по дороге там, где они должны быть, без риска для других.

Вы можете использовать библиотеку OpenCV - оптимизированную библиотеку, которая ориентирована на использование в реальном времени, как эта, для обнаружения полос движения. Библиотека включает интерфейсы Java, Python и C ++, которые поддерживают платформы Windows, macOS, Linux, Android и iOS.

Кроме того, обязательно найти разметку с обеих сторон полосы движения. Вы можете использовать методы компьютерного зрения в Python, чтобы найти дорожные полосы, по которым должны двигаться беспилотные автомобили. Вы также должны найти белую маркировку на полосе и замаскировать остальные объекты с помощью маски кадра и массивов NumPy. Nest, преобразование линии Хафа применяется для окончательного обнаружения линий полосы движения. Кроме того, вы можете использовать другие методы компьютерного зрения, такие как определение пороговых значений цвета, для определения линий полосы движения.

Применение : обнаружение полосы движения в режиме реального времени используется автономными транспортными средствами, такими как автомобили и роботы, следующие за линией. Это также полезно в игровой индустрии для гоночных автомобилей.

Обнаружение пневмонии

Цель : создать систему искусственного интеллекта с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и Python, которая может обнаруживать пневмонию по рентгеновским изображениям пациента.

Проблема : пневмония по-прежнему представляет собой угрозу, уносящую жизни во многих странах. Проблема в том, что рентгеновские снимки делаются для выявления таких заболеваний, как пневмония, рак, опухоль и т. Д. В целом, что может снизить заметность и сделать оценку неэффективной. Но при правильном лечении можно значительно снизить смертность.

Кроме того, положение, форма и размер пневмонии могут значительно различаться, а ее целевой контур становится в значительной степени расплывчатым. Это увеличивает проблемы обнаружения и точности. Это подводит нас к разработке технологии, позволяющей с оптимальной точностью определять пневмонию на ранней стадии, чтобы обеспечить надлежащее лечение и спасти жизни.

Решение : программное решение будет обучено обширным деталям о пневмонии или других заболеваниях. Когда пользователи сообщают о своих проблемах и симптомах, связанных со здоровьем, программное обеспечение может обрабатывать информацию и сверять ее со своей базой данных на предмет возможностей, связанных с этими деталями. Он может использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы определить наиболее точное заболевание в соответствии с данными пациента.

Таким образом, можно обнаружить болезнь пациента и получить надлежащее лечение. И чтобы разработать программное обеспечение, вы должны определить наиболее эффективную модель CNN аналитически и сравнительно, чтобы добиться обнаружения пневмонии по рентгеновским изображениям с использованием извлечения признаков. Затем следует представить различные модели с их классификаторами, чтобы предложить наиболее подходящий классификатор, и оценить лучшую модель CNN для проверки ее производительности.

Применение : этот проект ИИ полезен для сферы здравоохранения, так как он позволяет обнаруживать такие заболевания, как пневмония, сердечные заболевания и т. Д., И предоставлять медицинские консультации пациентам.

Чат-боты

Цель : создать чат-бота с использованием Python для встраивания его в веб-сайт или приложение.

Проблема : потребители нуждаются в отличном обслуживании, когда они используют приложение или веб-сайт. Если у них есть запрос, на который они не могут найти ответ, они могут потерять интерес к приложению. Итак, если вы создаете веб-сайт или приложение, вы должны предлагать своим пользователям услуги самого высокого качества, чтобы не потерять их и не повлиять на вашу прибыль.

Решение : чат-бот - это приложение, которое может включать автоматический разговор между ботами (AI) и человеком с помощью текста или речи, например Alexa. Он доступен круглосуточно и без выходных, чтобы помочь пользователям с их запросами, ориентироваться в них, персонализировать взаимодействие с пользователем, повысить продажи и предоставить более глубокое понимание поведения клиентов и потребностей, чтобы помочь вам сформировать свои продукты и услуги.

Для этого проекта AI вы можете использовать простую версию чат-бота, которую вы можете найти на многих веб-сайтах. Определите их базовую структуру, чтобы начать строить похожую. После того, как вы закончили работу с простым чат-ботом, вы можете переходить к продвинутым.

Для создания чат-бота используются такие концепции искусственного интеллекта, как обработка естественного языка (NLP), чтобы алгоритмы и компьютеры могли понимать человеческие взаимодействия на разных языках и обрабатывать эти данные. Он разбивает аудиосигналы и человеческий текст, а затем анализирует и преобразует данные на понятном для машины языке. Вам также потребуются различные предварительно обученные инструменты, пакеты и инструменты распознавания речи, чтобы создать интеллектуального и отзывчивого чат-бота.

Применение : чат-боты очень полезны в корпоративном секторе для обслуживания клиентов, ИТ-службы поддержки, продаж, маркетинга и управления персоналом. Чат-ботов используются в различных отраслях, от электронной коммерции, образовательных технологий и недвижимости до финансов и туризма. Ведущие бренды, такие как Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard и другие, используют чат-ботов.

Система рекомендаций

Цель : создать систему рекомендаций для клиентов по продуктам, потоковой передаче видео, музыки и т. Д. С помощью ИНС, интеллектуального анализа данных, машинного обучения и программирования.

Проблема : конкуренция высока во всех сферах, будь то электронная коммерция или развлечения. А чтобы выделиться, вы должны преодолеть лишние мили. Если вы предлагаете то, что ищет ваш целевой покупатель, но у вас нет мер, чтобы направить их в ваш магазин или порекомендовать ваши предложения, вы оставляете много денег на столе.

Решение : использование системы рекомендаций может эффективно привлечь больше посетителей на ваш сайт или в приложение. Вы могли заметить, что платформы электронной коммерции, такие как Amazon, предлагают рекомендации по продуктам, которые вы искали где-то в Интернете. Когда вы открываете свой Facebook или Instagram, вы видите похожие товары. Так работает рекомендательная система.

Для построения этой системы вам потребуются история просмотров, поведение клиентов и неявные данные. Навыки интеллектуального анализа данных и машинного обучения необходимы для выработки наиболее подходящих рекомендаций по продукту с учетом интересов клиентов. И вам также нужно будет программировать на R, Java или Python и использовать искусственные нейронные сети.

Применение : системы рекомендаций находят огромные приложения в магазинах электронной коммерции, таких как Amazon, eBay, сервисах потокового видео, таких как Netflix и YouTube, сервисах потоковой передачи музыки, таких как Spotify, и других. Это помогает увеличить охват продукта, количество потенциальных клиентов и клиентов, видимость по различным каналам и общую прибыльность.

Промежуточные проекты AI

Обнаружение пожара

Цель : построить систему обнаружения пожара с использованием CNN для задач, связанных с компьютерным зрением и классификацией изображений.

Проблема : пожары в жилых и коммерческих зданиях опасны. Если пожар не обнаружен вовремя, это может привести к огромным человеческим жертвам и материальному ущербу. Лесные пожары учащаются; поэтому необходим регулярный мониторинг для сохранения дикой природы и природных ресурсов.

Решение : создание системы, которая может обнаруживать возгорание внутри и снаружи помещений на ранней стадии и с указанием точного местоположения, может помочь потушить его до того, как он нанесет какой-либо вред. Система обнаружения пожара улучшена за счет камеры наблюдения.

Для этого используются такие методы искусственного интеллекта, как CNN и компьютерное зрение, а также такие инструменты, как OpenCV. Требуется сложная обработка изображений и облачные вычисления. Система может быть сделана для анализа изображений с видеокамер на предмет видимого света и инфракрасного излучения. Он также должен распознавать дым, отличать его от тумана и быстро предупреждать людей.

Применение : Обнаружение пожаров с помощью искусственного интеллекта можно использовать для обнаружения лесных пожаров с целью сохранения природных ресурсов, флоры и фауны, а также в домах и корпоративных зданиях.

Голосовой виртуальный помощник

Цель : создать приложение с голосовыми возможностями для помощи пользователям.

Проблема : Интернет огромен со множеством продуктов и услуг, которые клиенты могут чувствовать себя перегруженными. Кроме того, люди заняты и нуждаются в помощи в различных областях, даже в повседневных задачах.

Решение : сегодня голосовые виртуальные помощники востребованы, чтобы упростить жизнь пользователям. Люди могут использовать эти приложения, такие как Alexa и Siri, в развлекательных целях, искать в Интернете продукты и услуги и выполнять повседневные задачи для повышения производительности.

Чтобы построить эту систему, НЛП используется для понимания человеческого языка. Система услышит голос, переведет его на машинный язык и сохранит команды в своей базе данных. Он также будет определять намерение пользователей выполнить задачу соответствующим образом и может использовать инструменты преобразования текста в речь или речи в текст.

Применение : голосовые виртуальные помощники используются для поиска соответствующих объектов в Интернете, воспроизведения музыки, фильмов и видео для развлечения, установки напоминаний, создания быстрых заметок, включения и выключения бытовой техники и т. Д.

Проверка на плагиат

Цель : создать систему, которая может проверять документ на плагиат или дублирование с помощью ИИ.

Проблема : дублирование контента - это болезнь, которую необходимо контролировать и искоренять. Для бизнеса это приводит к подрыву репутации и плохому рейтингу в поисковых системах. Фактически, люди также могут быть наказаны за плагиат из-за авторских прав. Следовательно, существует необходимость выявления плагиата для предприятий и учебных заведений.

Решение : концепции искусственного интеллекта используются для создания инструмента проверки на плагиат для обнаружения дублирования в документе. В этом проекте Python Flask или интеллектуальный анализ текста могут использоваться для обнаружения плагиата с использованием векторной базы данных под названием Pinecone. Также он может показать процент плагиата.

Применение : средство проверки на плагиат имеет множество преимуществ для создателей контента, блоггеров, редакторов, издателей, писателей, фрилансеров и преподавателей. Они могут использовать его, чтобы проверить, не украл ли кто-то их работу и не использует ли ее, в то время как редакторы могут проанализировать рецензию, представленную автором, и определить, является ли она уникальной или скопирована откуда-то.

Обнаружение эмоций на лице

Цель: создать приложение, которое может предсказывать или определять человеческие эмоции по чертам лица с помощью ИИ.

Проблема : понять человеческие эмоции непросто. На протяжении десятилетий было проведено множество исследований, чтобы понять эмоции лица. До появления искусственного интеллекта результаты были повсюду.

Решение : искусственный интеллект может помочь анализировать человеческие эмоции по лицу, используя такие концепции, как Deep Learning и CNN. Глубокое обучение можно использовать для создания программного обеспечения для определения выражений лица и их интерпретации путем выявления основных эмоций у людей в режиме реального времени, таких как счастье, печаль, страх, гнев, удивление, отвращение, нейтральный и т. Д.

Система будет сделана способной извлекать черты лица и классифицировать выражения. CNN может это сделать, а также будет различать плохие и хорошие эмоции, чтобы определять поведение и модели мышления человека.

Применение : системы обнаружения эмоций на лице могут использоваться ботами для улучшения взаимодействия с людьми и оказания соответствующей помощи пользователям. Они также могут помочь детям с аутизмом, людям со слепотой, следить за знаками внимания для обеспечения безопасности водителей и т. Д.

Приложение переводчика

Цель : создать приложение-переводчик с использованием искусственного интеллекта.

Проблема : в мире говорят на тысячах языков. Хотя английский является глобальным языком, не все его понимают во всех частях света. А если вы хотите вести дела с кем-то из других стран, говорящим на языке, который вы не понимаете, это проблематично. Точно так же, если вы путешествуете в другие страны, вы можете столкнуться с аналогичными проблемами.

Решение : если вы сможете перевести то, что говорят или написали другие, это поможет вам глубже понять их. Для этого вы можете использовать переводчик, например Google Translate. Однако вы можете создать собственное приложение из крахмала с помощью ИИ.

Для этого можно использовать модели НЛП и трансформатора. Преобразователь извлекает элементы из предложения, чтобы определить каждое слово и его значение, которые могут составить полный смысл предложения. Он будет кодировать и декодировать слова от начала до конца. В этом вам поможет загрузка предварительно обученной модели трансформатора на основе Python. Вы также можете использовать библиотеку GluonNLP, а затем загрузить и протестировать наборы данных.

Приложение : приложение-переводчик используется для перевода на разные языки в таких целях, как бизнес, путешествия, ведение блога и т. Д.

Продвинутые проекты AI

Синтаксический анализатор резюме

Цель : создать программное обеспечение с использованием ИИ, которое может просматривать множество резюме и помогать пользователям выбрать идеальное.

Проблема : при подборе персонала профессионалы тратят огромное количество времени, просматривая множество резюме, одно за другим, вручную, чтобы найти подходящих кандидатов на вакансию. Это трудоемко и неэффективно. Хотя его можно автоматизировать с помощью сопоставления ключевых слов, у него много недостатков. Кандидаты, знакомые с этой процедурой, добавят намного больше ключевых слов для попадания в короткий список, в то время как другие будут отклонены, даже если они обладают необходимыми навыками.

Решение : просмотр большого количества резюме и поиск подходящего для должности можно автоматизировать с помощью анализатора резюме. Это поможет вам сделать это эффективно, сэкономив время и силы, а также позволит выбрать кандидатов с необходимыми навыками.

AI и ML могут помочь вам создать приложение, чтобы выбрать подходящего кандидата, отфильтровывая остальные. Для этого вы можете использовать набор данных резюме на Kaggle с двумя столбцами - информация о резюме и название должности. Вы также можете использовать NLTK - библиотеку на основе Python - для создания алгоритмов кластеризации в соответствии с вашими навыками.

Применение: синтаксический анализатор резюме используется в процессе приема на работу и может использоваться предприятиями и образовательными учреждениями.

Приложение для распознавания лиц

Цель : создать приложение с возможностью распознавания лиц с использованием ИНС, CNN, машинного обучения и глубокого обучения.

Проблема : проблемы кражи личных данных серьезны из-за растущих рисков кибербезопасности, которые могут проникнуть в системы и данные. Это может вызвать проблемы с конфиденциальностью, утечку данных и ущерб репутации людей и предприятий.

Решение . Биометрические данные, такие как черты лица, уникальны, поэтому организации и отдельные лица могут использовать их для защиты своих систем и данных. Системы распознавания лиц могут помочь проверить пользователя, гарантируя, что только авторизованные и аутентифицированные пользователи могут получить доступ к системе, сети, объекту или данным.

Для создания этого решения вам потребуются продвинутые алгоритмы машинного обучения, математические функции, а также методы обработки и распознавания трехмерных изображений.

Применение : он используется в смартфонах и других устройствах в качестве замка безопасности, а также организационных средств и систем для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных. Он также используется провайдерами управления идентификацией и доступом (IAM), оборонным сектором и т. Д.

Игры

Цель : создание видеоигр с использованием концепций искусственного интеллекта.

Проблема : индустрия видеоигр расширяется, а геймеры становятся все более продвинутыми. Следовательно, существует постоянная потребность в развитии и предоставлении интересных игр, которые выделяются, в то время как вы продолжаете увеличивать свои продажи.

Решение : концепции искусственного интеллекта используются для создания различных игровых приложений, таких как шахматы, игры со змеями, гоночные автомобили, процедурные игры и многое другое. Он может использовать многие навыки, такие как чат-боты, распознавание речи, NLP, обработка изображений, интеллектуальный анализ данных, CNN, машинное обучение и многие другие, чтобы создать реалистичную видеоигру.

Применение: AI используется для создания различных видеоигр, таких как AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo и других.

Прогнозирование продаж

Цель : создание программного обеспечения, которое может прогнозировать продажи для предприятий.

Проблема : компании, имеющие дело с множеством продуктов, сталкиваются с трудностями в управлении и отслеживании показателей продаж каждого продукта. Они также сталкиваются с проблемами при отслеживании запасов и повторном предоставлении распроданных товаров. В результате они могут не поставлять продукты правильно пользователям, что ухудшает качество обслуживания клиентов.

Решение . Создание инструмента прогнозирования продаж может помочь вам предсказать средний показатель продаж за день, неделю или месяц. Таким образом, вы можете понять, как работают ваши продукты, и вовремя запастись большим количеством товаров, чтобы удовлетворить потребности клиентов.

Для этого вы можете использовать такие навыки, как алгоритмы машинного обучения, анализ данных, большие данные и многое другое, чтобы программное обеспечение могло точно прогнозировать продажи.

Применение : он используется магазинами электронной коммерции, розничными продавцами, дистрибьюторами и другими предприятиями, занимающимися массовыми товарами.

Система автоматизации

Цель : создать программное решение, которое может автоматизировать определенные задачи для повышения производительности.

Проблема : повторяющаяся ручная работа отнимает много времени. Это не только утомительно, но и снижает производительность. Следовательно, необходимо создать систему, которая может автоматизировать различные задачи, такие как планирование вызовов, прием посещаемости, автокоррекция, обработка транзакций и многое другое.

Решение . Использование искусственного интеллекта позволяет создавать программное обеспечение, которое может автоматизировать такие задачи, чтобы повысить продуктивность пользователей и уделять время более важным задачам. Его также можно настроить для своевременной доставки уведомлений, чтобы вы могли вовремя выполнять задачи. И для построения этой системы требуются такие навыки, как НЛП, распознавание лиц, компьютерное зрение и многое другое.

Применение: Автоматизация с использованием ИИ широко используется для создания инструментов повышения производительности для предприятий любого размера и в различных секторах, от банковского дела, финансов, здравоохранения, образования и производства.

Вывод

Я надеюсь, что вы найдете эти проекты ИИ интересными для работы и расширите свои знания в области искусственного интеллекта и других связанных с ним концепций, таких как наука о данных, машинное обучение, НЛП и т. Д. Это также поможет вам отточить свои навыки программирования и использования инструментов и технологий в проекты.

Вот одни из лучших онлайн-курсов по искусственному интеллекту.